Анализ нейросетевых моделей для решения задачи дезагрегации энергии в промышленных объектах и домохозяйствах
Автор: Атаян А. А., Титов Д. Ю., Логинов В. Н.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 4 (60) т.15, 2023 года.
Бесплатный доступ
В данном исследовании осуществляется анализ архитектур нейронных сетей на основе рекуррентных, сверточных сетей, а также на основе архитектуры трансформер, VAE, диффузионых моделей в контексте задачи дезагрегации данных о потреблении электроэнергии в промышленных объектах и домохозяйствах.
Дезагрегация данных о потреблении энергии, трансформеры, автоэнкодеры, диффузионные модели
Короткий адрес: https://sciup.org/142240002
IDR: 142240002
Список литературы Анализ нейросетевых моделей для решения задачи дезагрегации энергии в промышленных объектах и домохозяйствах
- Логинов В.Н., Бычковский И.А., Сурнов Г.С., Сурнов С.И. Smart Monitoring – технология дистанционного мониторинга потребления электроэнергии, воды, тепловой энергии и газа в Smart City // Труды МФТИ. 2020. Т. 12, № 1. С. 90–99.
- Атаян А.А., Титов Д.Ю., Логинов В.Н. О построении нейронных сетей для решения задачи дезагрегации данных о потреблении электроэнергии в домохозяийствах // Труды МФТИ. 2023. Т. 15, № 2. С. 6–12.
- Takuya A., Shotaro S., Toshihiko Y., Takeru O., Masanori K. Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework. 2019.
- Kelly J., Knottenbelt W. The UK-DALE dataset, domestic appliance-level electricity demand from five uk homes. 2015.
- Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A., Kaiser L., Polosukhin I. Attention Is All You Need. 2017.
- Yue Z., Jorde D., Witzig C., Jacobsen H. BERT4NILM: A Bidirectional Transformer Model for Non-Intrusive Load Monitoring. 2020.
- Sinha K., Jia R., Hupkes D., Pineau J., Williams A., Kiela D. Masked Language Modeling and the Distributional Hypothesis: Order Word Matters Pre-training for Little. 2021.
- Sykiotis S., Kaselimi M., Witzig C., Doulamis A., Doulamis N. ELECTRIcity: An Efficient Transformer for Non-Intrusive Load Monitoring. 2022.
- Kolter Z., Johnson J. REDD: A Public Data Set for Energy Disaggregation Research. 2015.
- Murray, D., Stankovic, L. REFIT: Electrical Load Measurements. 2016.
- Sun R., Dong K., Zhao J. DiffNILM: A Novel Framework for Non-Intrusive Load Monitoring Based on the Conditional Diffusion Model. 2023.
- Langevin A., Carbonneau M., Cheriet M., Gagnon G. Energy disaggregation using variational autoencoders. 2021.
- Келли Д., Кноттенбельт У. Neural nilm: Deep neural networks applied to energy disaggregation. 2015.
Статья научная
